日前，第七屆智能傳感器產業發展大會在安徽蚌埠舉行。聚焦智能傳感器產業前沿技術，會議內容涵蓋汽車、醫療、機器人、腦機接口等多個熱門應用領域，“超低噪聲高精度生物信號采集系列芯片”“可控多通道腦電采集系統”等23款長三角MEMS與傳感器新技術、新產品集中亮相。
“加速度傳感器、聲音傳感器、觸覺傳感器等，一部智能手機內含的傳感器有幾十個，一個人形機器人所搭載的傳感器甚至有上百個。”東南大學首席教授、機器人傳感與控制技術研究所所長宋愛國在接受上海證券報記者采訪時表示，隨著人工智能技術加速應用，傳感器作為萬物互聯的關鍵技術支撐，將在大數據、應用場景等領域規模化發展。
蚌埠打造千億級中國傳感谷
在安徽華鑫微納集成電路有限公司（下稱“華鑫微納”）的生產車間，總投資50.6億元的8英寸MEMS晶圓生產線項目正在進行工藝調試生產。華鑫微納副總經理丁敬秀介紹：“項目建成后，規劃月產能將達3萬片，有望成為全國首條8英寸MEMS晶圓全自動生產線。”會上，該條產線發布了首批產品成功串線及工藝平臺能力。
近年來，蚌埠加速優化產業結構，全力推進智能傳感器研發設計、晶圓制造、封裝測試、終端應用等全產業鏈集群式發展，集聚產業鏈相關企業200余家，位于當地的中國傳感谷與中國視谷、中國聲谷共同成為支撐安徽發展人工智能產業的底層強基。
“目前，22家安徽省級以上研發平臺在中國傳感谷布局，省人工智能母基金在蚌埠設立了2只子基金，總規模10億元，分別為安徽北方微鑫基金5億元、安徽新微人工智能基金5億元。同時，省種子基金、新型研發機構基金也分別設立了子基金，支持高校院所科研成果就地轉化。”安徽省科技廳二級巡視員王孟忠介紹。
根據產業競爭力、配套競爭力、區域競爭力等三方面評估，在賽迪顧問發布的《2025年中國MEMS產業發展與十大高質量傳感器園區報告》中，蚌埠經濟開發區位列第六，比2024年首次入選時上升兩個位次，居于上海張江高新區、蘇州工業園區、無錫高新區、武漢東湖新技術開發區和北京經開區之后。“力爭到2030年，中國傳感谷智能傳感器及關聯產業的產值突破1000億元。”蚌埠經濟開發區黨工委書記、管委會主任陶廣生說。
九三中央科技委副主任、中國傳感器與物聯網產業聯盟常務副理事長郭源生則對中國傳感谷發展提出四點建議：一是以問題為導向，有明確戰略定位與頂層設計，強化政策支持力度和透明度，把持續評價機制和有效性擺在首位；二是打造“政產學研用服”六位一體的產業生態體系，促進科技成果轉化和應用創新；三是注重高端人才引進和本土化培育，特別是行業內企業家人才；四是創建以人工智能技術為基礎的產業化公共服務平臺，通過人工智能大模型技術和手段，提供國際新技術工藝、行業應用案例、市場需求等信息服務。
人工智能（AI）為智能傳感器發展帶來新機遇
賽迪顧問數據顯示，隨著AI、5G等新技術的快速普及和發展，全球物聯網規模重回兩位數增長，中國傳感器市場規模在2024年達4061.2億元，增長率達11.4%，預計2025年達4565.9億元。作為傳感器智能化的有效手段，MEMS傳感器具備小型化、集成式等特點，2024年國內產值已超千億元。
多位專家學者表示，人工智能和感知技術的發展為智能傳感器產業帶來新的機遇。
“人工智能發展分為感知智能、計算智能、認知智能等三個階段，有算力、算法、數據、場景四大底層支撐。智能傳感器作為人工智能的大數據來源，是感知智能的硬件基礎。隨著在醫療、交通、家庭、養老等應用領域的拓展，人工智能對智能傳感器提出更高的技術要求。”宋愛國說。
郭源生認為，傳感器是多技術學科的融合體，在人工智能的牽引下，傳感器技術創新和產業化發展將呈現爆發式增長。“一個裝備或系統，其智能化水平將取決于多維度數據融合能力，也就是說其功能差異取決于安裝了多少只或多少類型的傳感器。在智能駕駛、具身智能、智慧醫療、智能制造、智慧電網等領域，人工智能對傳感器產業的賦能超乎想象。”
今年春晚，宇樹機器人“福兮”身著秧歌服、手持紅手帕，靈活熟練地完成拋擲回收手絹、扭胯、擺臂等動作，與舞蹈演員配合默契；近期舉辦的機器人運動會上，前空翻、跑步、踢足球，人形機器人在產業落地前正進行多方驗證。摔倒、斷電、平衡能力不足，不斷試錯中暴露的問題催生行業的加速探索，感知技術對人形機器人靈敏度的影響不言而喻。
據統計，在人形機器人部件中，傳感器合計成本占比約為26%，與傳統工業機器人相比，其通過傳感器具備感知世界、獲取周圍環境信息、交互與決策的能力。除傳統的電流傳感器、溫度傳感器外，一些價值量較高、對性能提升較為關鍵的電子皮膚、視覺傳感器、慣性傳感器等得到廣泛應用。
“在人形機器人產業爆發的背景下，人形整機對智能感知系統提出更高要求。當前，無論是視覺、聽覺、觸覺、力覺、嗅覺、姿態、編碼器、電子皮膚等傳感器部件，還是感知頭、靈巧手等智能感知模塊組件，亦或是整機產業鏈，都處于持續構建的過程中。”安徽北方微電子研究院技術總師、研究員張武鳳表示，從傳感層到感知層的技術突破，將成為人形機器人邁向具身智能的關鍵。
